作者|古廿
编辑|杨舟
在企业组织中，一张工牌不仅代表身份，背后更是一套清晰的用人标准。这一次，百度尝试给数字人理出一套上岗标准。
8月5日，百度智能云推出了全球首批数字员工。不同于此前以形象化为主的虚拟人，这批数字员工不再以拟人形象为卖点，而是以明确的业务职责上岗：承接线索、跑流程、交付结果。
百度给出的判断是清晰的——当AI开始进入企业的核心链路，它必须从像员工变成是员工。
过去的数字人是一个虚拟形象的人，而数字员工才是符合企业制度，具备独立产出的新同事。为了厘清二者的区别，百度为数字员工设定了三条入职标准：懂业务，给结果，可进化。
这三类能力总和背后，是百度对数字人的一次用工重写：只有具备业务能力、流程绑定和自主进化能力的Agent，才是可以被企业发工牌的员工。工牌不是技术演示的奖章，而是一份生产责任的认领。
在AI大模型加速向产业落地的阶段，数字员工可能成为数字人这一概念率先在To B场景中大规模放量的产品形态。而百度想通过这次发工牌，率先建立一套可以落地的行业标准。
01 新同事的三个标准不同于此前更偏形象化的虚拟人，这些AI能力往往强调外形的像，主要提供AI的拟人感而非明确承担业务指标、跑完销售或服务流程的智能Agent。
数字人是一个能说话的通用虚拟形象，数字员工才是符合企业入职标准的新同事。最新的百度AI Day现场，百度智能云发布了首批AI数字员工，覆盖营销、课程顾问、汽车电销等关键岗位。
作为基于百度智能云的AI全栈能力以及行业知识数据开发而成的AI应用，百度智能云数字员工，可以为企业营销全旅程的不同阶段提供可开箱即用的产品能力，面向企业不再是交付AI工具而是交付业务收益或结果。
具体而言，想要入选数字员工，首先需要懂业务：不是简单回答问题，而是真正吃透所在行业的知识体系与执行流程。
以百度教育行业的数字员工徐雅雯为例，它不是只会回答课程什么时候上这种FAQ级问题，而是可以根据用户需求，给到课程建议；同时还会在和用户交互中，按照业务理解进行追问和推荐。
这类对话不是传统AI助手常见的背话术，而是具备上下文理解、业务意图识别和流程感知的综合判断力。
区别在于：传统AI助手大多停留在流程的执行端，表现为固定的问题模板与标准化答复，遇到非预设问题常常无法应对，甚至在多轮对话中前后逻辑断裂。而数字员工能够在复杂、非结构化的真实场景下保持会话连贯，并持续推进对话目标。
更进一步，这种懂，不仅是话术或语义层面的理解能力，还体现在对情绪与节点的把握上。一个真正能干活的数字员工，往往是在用户犹豫时适时介入，在谈价阶段掌握节奏，在表达担忧时调整话术。
百度的数字员工在这方面表现出的行为选择，已接近一个入职两个月、掌握完整SOP并能灵活应对的真人新员工。这是懂业务的底层标准——不是模仿交互，而是具备结果导向的业务感知与判断。
这也是百度这一次提出的第二个入职标准，给结果：此前企业的数字员工往往炫技大于实用，这一次百度明确提出，数字员工不是一个技术演示品，而是一个要拿结果的岗位角色。
比如以汽车销售场景下的体验为例，当你对自己的需求不明确，数字员工张雨欣，能基于用户意图自动推荐产品，且每一轮对话结束后，都会根据当前对话节奏优化话术，追问要不要试驾体验。
接着，当你报出的预算不足时，张雨欣会给出促销方案。这里比较有意思的是，当你继续追问促销具体细节时，她没有出现大模型常见的幻觉式数据，而是清晰地判断信息边界，并老道的安排真人销售顾问跟进，延续信任链条。
在整个流程中，她不只是完成一轮对话，而是完成了从客户识别、咨询到下单的全过程接力。参与的是真实业务链条，承担的是线索数量、转化效率、客户满意度等可量化的业务指标。
企业的流程会变，客户的偏好也在变化。百度认为一个真正的数字员工，应该像人一样具备学习能力。通过持续对话数据积累和反馈优化，每个数字员工都在试用期中不断调整策略，更新表达，形成个体化进化路径。
这是百度数字人员工的第三条标准，可进化：大模型时代的数字员工，不是一劳永逸的模板，而是能持续学习的虚拟业务体。
对企业而言，这不是一个静态的AI助手，而是一个具备成长能力的岗位成员，企业用得越久，效果越好，形成类似老员工的能力复利。
这三点标准，决定了数字员工不是一个能聊的AI，而是一个能上岗的人。背后，是百度试图用一套工程体系和行业知识的整合框架，回答AI如何真正参与组织协作的问题。
02 AI全栈能力下的企业级Agent最佳实践设定了标准，但是这些标准的落地并不是一句口号那么简单。
要让数字人真正成为业务的一环，而不是游离在流程之外的技术演示，背后需要的是一整套从底座到调度、从执行到协同的技术架构。
一方面在基础能力的类人化上，百度智能云为数字员工搭建了类人的智能化大脑和真人级形象。
首先是智能化大脑，在语音交互方面，百度智能云首创基于Cross-attention技术的跨模态语音语言大模型，同时融合语音识别、大语言模型及语音合成等技术，确保数字员工能在极短时间内听懂、理解，并根据文本输出最适配的情感和反馈，在行业中实现语音识别、理解和合成的端到端闭环，语音识别准确率达到98%，交互延迟控制在1秒以内。
同时，为了增强业务沟通的信任感打造了真人级形象。在人像效果上，百度配套了影视级的虚拟人生成能力。基于国内首创的4D扫描技术，通过超千个控制维度精准还原微笑等面部肌肉动作，呈现影视级形象。在表达上，仅需30秒声音样本，即可复刻高保真语音，媲美真人原声，让数字人看得真、说得像。
另一方面，在业务能力的专业性上，赋予数字员工行业化内核和进化型基因。
要让数字员工真正懂业务，技术之外的积累同样重要。百度智能云将行业Know-How转化为可持续的智能资产，实现从功能交付到价值交付的进化。
借鉴一万小时定律，百度智能云通过10万小时以上的行业实操数据训练数字员工的初始能力，已沉淀金融理财规范、教育教学流程、汽车产销知识等超过100个垂直领域的专业SOP。
例如教育行业的试听-转化-续费路径、金融行业的授信与风控流程、车企在客户画像与促销匹配上的打法。这些行业Know-how被抽象为知识图谱和可复用模组，为数字员工提供了上岗即熟练的现实基础。
更重要的是，这些数字员工不是上线即终态，而是可以通过百度智能云自研的仿真对话自迭代系统与动态反馈机制不断学习。每一次交互都在积累数据、调优策略，形成从任务适配到知识更新的能力闭环。
这意味着企业部署得越久，数字员工的熟练度越高，所体现出的效果也更贴近老员工的长期成长路径。
随着大模型能力加速迭代与数据训练持续增加，确保数字员工的表现可以随业务演进不断更新，形成部署越久、专业度越高的积累曲线。
百度不是第一个做数字人的公司，但可能是第一个试图用一套成体系的工程能力，真正让数字人变成企业可控、可用、可回报的生产力工具。可以说，百度的数字员工就是目前企业级Agent的最佳实践。。
03 企业级市场爆发前夜与C端热闹的AI大模型应用不同，企业级市场的关键不是技术炫技，而是成本和收益的平衡。企业买单，必然回归商业本质：这笔投入带来的效果值不值。
目前，数字人市场正呈现结构性爆发与渐进式演化并存的局面。
爆发来自两个变量：一是推理成本的断崖式下降，过去一年已下降近60倍；二是多模态能力的跃迁，让数字人不再只是互动界面，而是能形成业务闭环的执行个体。
这也意味着，数字人从技术演示真正迈入商业交付。但在落地过程中，随着大模型应用场景向低容错、强专业化领域延伸，暴露出的真实需求痛点，往往又限制着数字人的大规模落地速度。
受制于行业Know-How深度沉淀需求，此类场景需深度提炼垂直决策链路，打造开箱即用的解决方案，才能交付可量化的业务效果。因此在增长态势上，往往形成渐进渗透曲线。
以销售、客服、招聘、教务等一线职能为例，大量员工的时间被消耗在固定流程执行、信息沟通和跟进协调中。这些环节虽然琐碎却关键，直接关联转化率、客户满意度与运营效率。
靠人力解决，不仅成本高、效率低，而且绩效考核困难、组织可复制性差。传统RPA或智能助手虽然能够执行部分规则任务，但在面对复杂、非结构化的对话和多轮协同任务时，难以胜任。
流程割裂、响应生硬、上下文丢失等问题，成为阻碍智能化落地的主要瓶颈。真正影响数字人落地速度的，并不是算力或生成能力，而是落地产品是否能够解决企业的现实痛点。
企业真正需要的，是能理解业务意图、掌握上下文、跨平台协同执行、还能持续优化策略的智能体。百度提出的数字员工，正是面向这一现实需求而定义的智能体：不只是形象上的虚拟人，还是专业能力上的能干活。
目前，百度智能云数字人已广泛服务于电商、金融、教育、媒体、文旅、医疗、泛互联网等20+个行业，更重要的是，它的投入产出比已具备说服力。
在电商场景中，数字主播的成本不到真人主播的15%，但可完成85%的GMV；在教育行业，数字教师让课程制作效率提升20倍，成本下降约三分之一。
从成本视角看，这些数据说明，企业已经不再只是采购技术，而是在引入一个具备岗位价值的新型员工。数字员工所代表的，是一个可考核、可部署、可持续进化的岗位角色。
一个更宏观的趋势也在显现：企业对AI Agent的接受度正在快速提升。《2025中国AI Agent营销市场发展潜力研究报告》指出，2024年中国AI Agent营销及销售市场规模已达442亿元，预计未来五年将冲刺万亿级空间。
百度也在将数字员工用于自身运营体系中。目前，数字员工已在百度客服中心上线，用于在线分流与服务回访。数据显示，用户申保成功率提升60%，服务时效提升18小时。
百度智能云智能营销产品总经理石峥指出，人机协同是现阶段主流趋势，未来或将实现多个数字员工协同解决复杂任务。数字员工未来并非替代人工，而是构建人机协同的新型组织结构。多个智能体将协同完成复杂任务，企业由此获得一个标准化、高复用、可进化的AI劳动力池——这是AI工程能力穿透企业边界的起点，也可能是数字人企业级市场爆发前夜，最关键的转折时刻。
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设定了标准，但是这些标准的落地并不是一句口号那么简单。
要让数字人真正成为业务的一环，而不是游离在流程之外的技术演示，背后需要的是一整套从底座到调度、从执行到协同的技术架构。
一方面在基础能力的类人化上，百度智能云为数字员工搭建了类人的智能化大脑和真人级形象。
首先是智能化大脑，在语音交互方面，百度智能云首创基于Cross-attention技术的跨模态语音语言大模型，同时融合语音识别、大语言模型及语音合成等技术，确保数字员工能在极短时间内听懂、理解，并根据文本输出最适配的情感和反馈，在行业中实现语音识别、理解和合成的端到端闭环，语音识别准确率达到98%，交互延迟控制在1秒以内。
同时，为了增强业务沟通的信任感打造了真人级形象。在人像效果上，百度配套了影视级的虚拟人生成能力。基于国内首创的4D扫描技术，通过超千个控制维度精准还原微笑等面部肌肉动作，呈现影视级形象。在表达上，仅需30秒声音样本，即可复刻高保真语音，媲美真人原声，让数字人看得真、说得像。
另一方面，在业务能力的专业性上，赋予数字员工行业化内核和进化型基因。
要让数字员工真正懂业务，技术之外的积累同样重要。百度智能云将行业Know-How转化为可持续的智能资产，实现从功能交付到价值交付的进化。
借鉴一万小时定律，百度智能云通过10万小时以上的行业实操数据训练数字员工的初始能力，已沉淀金融理财规范、教育教学流程、汽车产销知识等超过100个垂直领域的专业SOP。
例如教育行业的试听-转化-续费路径、金融行业的授信与风控流程、车企在客户画像与促销匹配上的打法。这些行业Know-how被抽象为知识图谱和可复用模组，为数字员工提供了上岗即熟练的现实基础。
更重要的是，这些数字员工不是上线即终态，而是可以通过百度智能云自研的仿真对话自迭代系统与动态反馈机制不断学习。每一次交互都在积累数据、调优策略，形成从任务适配到知识更新的能力闭环。
这意味着企业部署得越久，数字员工的熟练度越高，所体现出的效果也更贴近老员工的长期成长路径。
随着大模型能力加速迭代与数据训练持续增加，确保数字员工的表现可以随业务演进不断更新，形成部署越久、专业度越高的积累曲线。
百度不是第一个做数字人的公司，但可能是第一个试图用一套成体系的工程能力，真正让数字人变成企业可控、可用、可回报的生产力工具。可以说，百度的数字员工就是目前企业级Agent的最佳实践。。
03 企业级市场爆发前夜与C端热闹的AI大模型应用不同，企业级市场的关键不是技术炫技，而是成本和收益的平衡。企业买单，必然回归商业本质：这笔投入带来的效果值不值。
目前，数字人市场正呈现结构性爆发与渐进式演化并存的局面。
爆发来自两个变量：一是推理成本的断崖式下降，过去一年已下降近60倍；二是多模态能力的跃迁，让数字人不再只是互动界面，而是能形成业务闭环的执行个体。
这也意味着，数字人从技术演示真正迈入商业交付。但在落地过程中，随着大模型应用场景向低容错、强专业化领域延伸，暴露出的真实需求痛点，往往又限制着数字人的大规模落地速度。
受制于行业Know-How深度沉淀需求，此类场景需深度提炼垂直决策链路，打造开箱即用的解决方案，才能交付可量化的业务效果。因此在增长态势上，往往形成渐进渗透曲线。
以销售、客服、招聘、教务等一线职能为例，大量员工的时间被消耗在固定流程执行、信息沟通和跟进协调中。这些环节虽然琐碎却关键，直接关联转化率、客户满意度与运营效率。
靠人力解决，不仅成本高、效率低，而且绩效考核困难、组织可复制性差。传统RPA或智能助手虽然能够执行部分规则任务，但在面对复杂、非结构化的对话和多轮协同任务时，难以胜任。
流程割裂、响应生硬、上下文丢失等问题，成为阻碍智能化落地的主要瓶颈。真正影响数字人落地速度的，并不是算力或生成能力，而是落地产品是否能够解决企业的现实痛点。
企业真正需要的，是能理解业务意图、掌握上下文、跨平台协同执行、还能持续优化策略的智能体。百度提出的数字员工，正是面向这一现实需求而定义的智能体：不只是形象上的虚拟人，还是专业能力上的能干活。
目前，百度智能云数字人已广泛服务于电商、金融、教育、媒体、文旅、医疗、泛互联网等20+个行业，更重要的是，它的投入产出比已具备说服力。
在电商场景中，数字主播的成本不到真人主播的15%，但可完成85%的GMV；在教育行业，数字教师让课程制作效率提升20倍，成本下降约三分之一。
从成本视角看，这些数据说明，企业已经不再只是采购技术，而是在引入一个具备岗位价值的新型员工。数字员工所代表的，是一个可考核、可部署、可持续进化的岗位角色。
一个更宏观的趋势也在显现：企业对AI Agent的接受度正在快速提升。《2025中国AI Agent营销市场发展潜力研究报告》指出，2024年中国AI Agent营销及销售市场规模已达442亿元，预计未来五年将冲刺万亿级空间。
百度也在将数字员工用于自身运营体系中。目前，数字员工已在百度客服中心上线，用于在线分流与服务回访。数据显示，用户申保成功率提升60%，服务时效提升18小时。
百度智能云智能营销产品总经理石峥指出，人机协同是现阶段主流趋势，未来或将实现多个数字员工协同解决复杂任务。数字员工未来并非替代人工，而是构建人机协同的新型组织结构。多个智能体将协同完成复杂任务，企业由此获得一个标准化、高复用、可进化的AI劳动力池——这是AI工程能力穿透企业边界的起点，也可能是数字人企业级市场爆发前夜，最关键的转折时刻。
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